헤드라인
[ “진짜 신용도 찾아라”… 2금융권, 중·저신용자 상환능력 검증 총력 ]
요약 :
중,저신용자의 금융 접근성을 개선하기 위한 CSS 고도화는 전 세계적인 추세이다. 이전에는 신용점수를 기반으로 일률적 대출 심사를 했다면, 이제는 여러 대안 정보를 기반으로 상환 능력을 검증해 이윤이 높은 중금리 대출 서비스 이용자를 한 명이라도 더 늘리겠다는 계획이다. 가운데서도 CSS에 머신러닝을 도입하겠다는 기업이 있어 눈에 띈다. 일본계 JT 저축 은행이 그렇다. 머신러닝을 CSS 에 접목하면 신용 평가사에서 제공하는 신용 정보 뿐만 아니라 통신비 납부 내역이나 직장, 사업장 관련 정보 같은 세밀한 안건을 바탕으로 상환능력을 평가할 수 있다. 한국금융소비자연맹에 따르면, "CSS 수준이 높아지면 신용점수가 600점이 넘지 못해 대출 승인을 받지 못했던 금융 소비자들도 다른 근거를 바탕으로 적절한 대출 한도를 부여받을 수 있다고 한다." CSS 고도화를 통해 수익성을 확보한 저축은행들과 그렇지 못한 은행들 사이 격차가 커질 것으로 보인다.
신용평가 고도화는 자본 건전성을 유지하면서도 수익성과 직결되는 대출 수요를 끌어올릴 수 있는 가장 직관적인 방법이다. 특히 근래와 같이 기준 금리 상승으로 대출 금리가 뛸 때는 여신 규모 유지가 어렵기 때문에 더 그렇다. 올해 1월부터 DSR 계산에 카드론이 들어가기 시작하면서 고신용자들이 이탈할 가능성이 여느때보다 높아졌다. 이 가운데 상환 능력이 충분한 중, 저 신용자를 선별해 대출을 추가적으로 공급하면 제 2 금융권에 큰 이득이 될 수 있다.
마이 데이터 사업으로, 인터넷 쇼핑 결제 횟수, 배달 음식 평균 결제 금액 등 비 금융 데이터가 쌓이면서 이전에 대출 심사에 사용하지 못했던 데이터를 정교하게 분석해야 하는 능력이 있어야 신용 평가 시장에서의 경쟁력을 갖출 수 있게 되었다.
본문
유진우 기자 (2022, 04, 20). “진짜 신용도 찾아라”… 2금융권, 중·저신용자 상환능력 검증 총력. <조선비즈>. URL: https://biz.chosun.com/stock/finance/2022/04/20/W45UXG5E5FFI3KALOGFFLK6UPY/
본문의 근거
- KB국민, BC 카드 등은 가맹점 정보와 매출 정보, 상권 분석 정보 등을 활용해 기존 금융기관에서 받지 못했던 자영업자 대출 수요를 흡수했다.
- 해외 빅데이터 신용 평가 사례가 다음과 같이 다수 있다.
즈마신용(중국) : 구매 결제 정보 및 포인트 적립 정보, 알리바바 그룹 내 상거래 및 금융 거래 이력 활용
크레디트쿠도스(영국) : 구매 결제 정보 및 포인트 적립 정보, 오픈 뱅킹 API
렌도(싱가포르) : SNS 활용도, 지인관계, 포스팅 등을 머신러닝으로 분석
SK플래닛(한국) : 구매 결제 정보 및 포인트 정보, 11번가, OK캐쉬백 이용 실적을 기반으로 한 대안 신용평가 모형
데스타카메(칠레) : 공공요금, 통신 요금
커넥트(미국) : 공공요금, 통신 요금
오비탈인사이트(미국) : 위성 이미지 (유동인구 규모 등 특정 지역 경제 활동 실시간 모니터링, AI분석)
시그니파이(미국) : 문자메세지 맞춤법, 띄어쓰기 등도 활용. 모바일 기록.
추가 조사 내용
- DSR은 개인의 모든 금융회사 대출 원리금 상환액을 연 소득으로 나눈 것으로 이 비율이 일정 수준을 넘지 못하도록 하는 규제를 말한다. 따라서 카드론이 DSR에 포함되면, 그동안 DSR에 포함되지 않아 카드론으로 크게 쏠리던 제 1금융권 수요가 줄어들 예정이다.
변명섭 기자 (2022, 01, 07). DSR 규제 여파…카드론 금리 오르고 고신용자 비중 준다 . <연합인포맥스>. URL: https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4192629 - JT 은행 머신러닝 도입 관련
이종은 기자 (2022, 03, 29). JT저축은행, 머신러닝 기반 신규 CCS 도입···분석력↑ . <글로벌 이코노믹>. URL: https://news.g-enews.com/view.php?ud=2022032910332322747c99d70e7d_1&mobile=1&md=20220329103503_S
- CSS에 머신러닝 도입 관련 보다 기술적 사례는 추후 조사가 필요해보인다.
현직자에게 물어볼 점
- CSS 고도화에 머신러닝이 어떠한 역할을 하였는지, 어떠한 모델이 사용되었는지.
- 신용평가 측정 관련해 정확성과 효과성은 어떻게 평가할 수 있는지
- 국내 제 2금융권 및 제 1금융권은 CSS 모델 고도화에 대해 어떠한 노력을 기울이고 있는지, 데이터를 어떻게 활용하고 있는지.
'신문 스크랩' 카테고리의 다른 글
[신문스크랩] 네이버 검색 콜로키움 2022 (0) | 2022.05.05 |
---|---|
[신문스크랩] 데이터 레이크를 구축 및 검색 AI 솔루션 내놓은 워메프 (0) | 2022.05.03 |
[신문스크랩] 데이터 과학자는 어떠한 경험적인 영역에 집중해야 하는가 (0) | 2022.04.30 |
[신문스크랩] AI one team (0) | 2022.04.29 |
[신문스크랩] 기존 증권사의 디지털 트렌스포메이션 (DT) (0) | 2022.04.28 |